人工智能為你做主:AI能否改變求職不公與偏見(jiàn)?

鎂客 10年前 (2016-05-24)

數(shù)據(jù)算法和面部情感識(shí)別結(jié)果:大學(xué)成績(jī)不重要,重要的是個(gè)人動(dòng)機(jī)、勇氣和同理心,以及你不是個(gè)壞人。

人工智能為你做主:AI能否改變求職不公與偏見(jiàn)?

人工智能算法不僅能考慮更多關(guān)于求職者的信息,還能做出比人類更客觀的判斷。

“是數(shù)據(jù)令牌將你濃縮成為了數(shù)據(jù)對(duì)象。”Pete Kazanjy 如是說(shuō),他創(chuàng)立了提供社交網(wǎng)絡(luò)招聘服務(wù)的公司TalentBin(現(xiàn)已成為美國(guó)知名度最高的招聘網(wǎng)站Monster的一部分)。這在硬性的數(shù)字指標(biāo)上尤其正確,谷歌的力資源部門(mén) People Operations 的高級(jí)副總裁 Laszlo Bock 在 2013 年接受《紐約時(shí)報(bào)》采訪時(shí)說(shuō):“我們從我們的數(shù)據(jù)處理中看到:GPA 在作為招聘指標(biāo)上毫無(wú)價(jià)值,考試成績(jī)也沒(méi)有價(jià)值。”

越來(lái)越多招聘領(lǐng)域的科技公司正在努力挖掘更多關(guān)于求職者的信息——調(diào)查、工作樣本、社交媒體帖子、用詞選擇、甚至面部表情。在人工智能的幫助下,他們希望在評(píng)估求職的工作技能的同時(shí)了解他的同情心、勇氣和偏見(jiàn)等個(gè)人特質(zhì),從而在更豐富的信息的基礎(chǔ)上更深入地了解該候選者是否合適其應(yīng)聘的工作。“這將在未來(lái)幾年內(nèi)迎來(lái)爆發(fā),”成立于 2013 年的基于人工智能的評(píng)估公司 Koru 的 CEO Kristen Hamilton 說(shuō),“我們已經(jīng)將這種數(shù)據(jù)導(dǎo)向的方法應(yīng)用到了我們公司和業(yè)務(wù)的每一個(gè)其它方面。”我們來(lái)看看這些人工智能驅(qū)動(dòng)的評(píng)估方法,看它們?nèi)绾慰吹角舐氄摺⑷绾慰吹秸衅钢械?ldquo;科學(xué)”。

機(jī)械化與古老的實(shí)踐

HireVue 公司 CEO Mark Newman 說(shuō),深入理解求職者的心思并不是什么新鮮想法。HireVue 成立于 2004 年,是使用人工智能進(jìn)行招聘工作方面一家先驅(qū)公司;其專長(zhǎng)是通過(guò)視頻分析了解個(gè)人的特質(zhì),包括工作傾向度、動(dòng)機(jī)和同情心。(盡管它也使用書(shū)面文字進(jìn)行評(píng)估。)該公司所分析的數(shù)據(jù)包括用詞選擇、說(shuō)話速度、甚至微表情(稍縱即逝的面部表情)。而且和大部分我有聊過(guò)的公司一樣,該公司也尚未實(shí)現(xiàn)盈利。

第二次世界大戰(zhàn)之后,招聘的方法中包含了類似麥爾斯-布瑞格斯性格測(cè)試等工具,另外還有結(jié)構(gòu)化的行為面試:詢問(wèn)每一位候選者同樣的問(wèn)題,然后將他們進(jìn)行客觀比較。另一種經(jīng)典的深度了解工具是工作樣本測(cè)試——執(zhí)行工作中的模擬任務(wù),比如讓軟件開(kāi)發(fā)者寫(xiě)代碼或讓客服代表接聽(tīng)(假的)憤怒顧客來(lái)電。但這些評(píng)估策略所使用的人卻是很繁忙的,而且可能是帶有偏見(jiàn)的。

“結(jié)構(gòu)化面試好多了,比非結(jié)構(gòu)化面試更少偏見(jiàn)。”Newman 說(shuō),“但由于人類的本性,很多招聘經(jīng)理仍然將個(gè)人偏見(jiàn)帶進(jìn)了結(jié)構(gòu)化面試中。”而且工作樣本評(píng)分的工作會(huì)讓軟件工程師等員工從自己真正的工作中脫離。但如果不知疲倦的機(jī)器能夠取代負(fù)擔(dān)過(guò)重的人類呢?Newman 說(shuō):“這是使用今天的技術(shù),推動(dòng)已存在了 50 年的科學(xué)。”

如果機(jī)器能做這些工作,那這些自動(dòng)招聘經(jīng)理能做到何種程度?Kazanjy 說(shuō)它們至少能剔除那些沒(méi)有足夠的技能勝任工作崗位的人。

成立于 2015 年 7 月的 Interviewed 公司提供了幾個(gè)層次的測(cè)試方法。首先是了解求職者對(duì)如 Microsoft Excel 或 Salesforce 等軟件的了解程度的選擇題。Kazanjy 認(rèn)為該軟件甚至可以走得更遠(yuǎn),例如評(píng)估程序員。“代碼樣本中的錯(cuò)誤可以通過(guò)編程方式檢測(cè),書(shū)寫(xiě)的英語(yǔ)樣本中的拼寫(xiě)和語(yǔ)法錯(cuò)誤同樣也可以通過(guò)編程方式檢測(cè),”Kazanjy 說(shuō),“你不能自動(dòng)在 A+、B+ 和 B 的工作之間做出評(píng)價(jià),但也許你可以直接剔除 C 的工作。”

識(shí)別危險(xiǎn)信息

但企業(yè)考慮員工時(shí)不只會(huì)看技能,還要了解他們是否是種族主義者、性別歧視者或有暴力傾向。一家名叫 Fama 的公司試圖通過(guò)自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)搜索進(jìn)行判斷,其搜索范圍包括相關(guān)的新聞報(bào)道、博客、社交網(wǎng)絡(luò)(如 Facebook、Google+、Instagram 和 Twitter)等。Fama CEO 兼創(chuàng)始人 Ben Mones 說(shuō):“43% 的企業(yè)在使用社交網(wǎng)絡(luò)篩選求職者。”

公司擅自對(duì)求職的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)查可能會(huì)違反法律,如美國(guó) 1970 年頒布(已經(jīng)過(guò)多次修訂)的《公平信用報(bào)告法(FCRA)》讓消費(fèi)者有權(quán)利就用于就業(yè)調(diào)查和信用評(píng)估中其公開(kāi)信息的準(zhǔn)確性提出挑戰(zhàn)。Mones 說(shuō),F(xiàn)ama 遵守 FCRA 的規(guī)定,例如在其收集求職者的信息時(shí)通知他們、取得他們的同意、并向他們分享結(jié)果以便他們有機(jī)會(huì)做出回應(yīng)。

成立于 2015 年 1 月的 Fama公司,通過(guò)挖掘語(yǔ)言和照片讓雇主在招聘中可以考慮到以下信息:偏執(zhí)、暴力、猥褻、性違法問(wèn)題、酒精使用、毒品使用或交易。該公司雇傭了數(shù)十人來(lái)閱讀社交網(wǎng)絡(luò)上的帖子,尋找分類與評(píng)級(jí)冒犯性內(nèi)容的方法,然后再使用這些結(jié)果訓(xùn)練其自然語(yǔ)言處理(NLP)人工智能執(zhí)行同樣的工作。

我請(qǐng) Fama 為我生成一份報(bào)告。軟件拉出了我的幾篇文章,并標(biāo)記了幾條我對(duì)“占領(lǐng)華爾街”運(yùn)動(dòng)的幾條辛辣的推文,還加上了我對(duì)“damn(該死)”這個(gè)詞的使用。“我們不對(duì)求職者評(píng)分,”Mones 說(shuō),“我們只是提供了一種自動(dòng)化過(guò)濾的方法,通過(guò)它你可以在社交網(wǎng)絡(luò)的海洋中撈到那些針。”

“我們根據(jù)很長(zhǎng)時(shí)間的行為歷史創(chuàng)建評(píng)估,”Pete Kazanjy 說(shuō),“如果某人在 3000 條推文之前發(fā)了一些種族主義的言論,你找不到它,但機(jī)器可以。”今年夏天,F(xiàn)ama 預(yù)計(jì)還將推出標(biāo)記求職者的正面特質(zhì)的功能,比如關(guān)于志愿者工作的帖子。

獲得合適的匹配

正面特質(zhì)是 Interviewed 公司消費(fèi)者服務(wù)類工作的測(cè)試中很重要的部分,在測(cè)試中,求職者會(huì)與代表客戶的軟件機(jī)器人使用文本或電話聊天。Interviewed 的客戶包括 IBM、Instacart、Lyft 和 Upwork,而且該公司表示已接近于盈利了。Interviewed 正在開(kāi)始自動(dòng)化某些技能的評(píng)估,該公司創(chuàng)始人兼 COO Chris Bakke 將這些技能成為“軟技能”(如:善解人意)的評(píng)估。公司要求招聘經(jīng)理查看測(cè)試成績(jī)單,并以 1-5 分的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估候選者在軟技能上的得分,然后 Interviewed 再使用機(jī)器人學(xué)習(xí),應(yīng)用自然語(yǔ)言處理、尋找大量數(shù)據(jù)中的模式。Bakke 說(shuō):“我們發(fā)現(xiàn),當(dāng)一位客戶支持崗位的應(yīng)聘者在對(duì)話中包含了三次‘請(qǐng)’、‘謝謝’或某種形式的道歉(‘我很抱歉’)時(shí),招聘經(jīng)理和面試者就會(huì)有四倍的可能性,更傾向于認(rèn)為和評(píng)價(jià)其是善解人意的。”Bakke 將這種數(shù)據(jù)指導(dǎo)稱為結(jié)構(gòu)化的人工審核過(guò)程:人類仍是關(guān)鍵。

人工智能為你做主:AI能否改變求職不公與偏見(jiàn)?

Interviewed 的系統(tǒng)中,招聘經(jīng)理創(chuàng)建的招聘報(bào)道節(jié)選。從左到右列分布為維度、打星評(píng)分、百分百和分?jǐn)?shù)。其中,維度包括整體評(píng)分、溝通技能、視頻技術(shù)、細(xì)節(jié)關(guān)注度、同理心、職業(yè)精神等。圖片來(lái)源:Fast Company。

Bakke 說(shuō),隨著 Interviewed 收集的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,其評(píng)估也變得越來(lái)越復(fù)雜,并在逐漸從技能測(cè)試,進(jìn)化到評(píng)估一位候選者是否適合該組織的文化。這一進(jìn)步使其進(jìn)入了 RoundPegg 等公司所在的領(lǐng)域。其在線的 CultureDNA Profile(文化基因檔案)是從看起來(lái)像是冰箱上的便條開(kāi)始的。從 36 個(gè)選項(xiàng)中,用戶將類似“公正”、“以團(tuán)隊(duì)為先”和“表現(xiàn)好收入高”的詞或短語(yǔ)拖動(dòng)到他們 9 個(gè)最重要的價(jià)值和 9 個(gè)最不重要的價(jià)值的空格中。RoundPegg 財(cái)務(wù)總監(jiān) Mark Lucier 說(shuō):“你在最類似于你的環(huán)境中,表現(xiàn)最出色。”成立于 2009 年的 RoundPegg 已經(jīng)吸引了一些大牌的客戶,如 Experian、埃克森美孚公司、Razorfish、施樂(lè)、甚至 HireVue。

RoundPegg 的工作有點(diǎn)類似于基于調(diào)查的交友網(wǎng)站 OK Cupid:客戶通過(guò)對(duì)當(dāng)前員工的測(cè)試確定其公司的文化。然后對(duì)申請(qǐng)人進(jìn)行評(píng)估,看其個(gè)性與公司文化的匹配程度如何。我在該測(cè)試上花費(fèi)了大約五分鐘時(shí)間,我發(fā)現(xiàn)我比全國(guó) 95% 的人都更喜歡一種“培育(Cultivation)”特征的公司文化,即“關(guān)注成長(zhǎng)的潛在和提供的機(jī)會(huì),規(guī)則和控制的重要性更少”。在另外三種文化中,我在“合作(Collaboration)”上得分為63,在“勝任(Competence,希望在其領(lǐng)域內(nèi)成為專家的人)”上得分為 62,在“命令(Command,角色有明確的定義,且系統(tǒng)和政策到位以確保每一次都按照同樣的方法完成)”上得分為 20。對(duì)于我這樣一個(gè)離開(kāi)辦公室工作從事自由寫(xiě)作的人來(lái)說(shuō),這樣的評(píng)價(jià)似乎是正確的。

人工智能為你做主:AI能否改變求職不公與偏見(jiàn)?

對(duì)有希望的候選者,RoundPegg 生成的詳細(xì)后續(xù)測(cè)試,其中有一個(gè)這樣的問(wèn)題:回想一個(gè)過(guò)往的情景,當(dāng)你合作的同事或團(tuán)隊(duì)更重視、鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)成功而非個(gè)人成功。請(qǐng)描述一個(gè)這樣的具體案例,該情景對(duì)你帶來(lái)什么樣的問(wèn)題,并且你如何解決這個(gè)問(wèn)題。圖片來(lái)源:Fast Company。

然后 ,RoundPegg 通過(guò)個(gè)性化測(cè)試幫助企業(yè)更深入地挖掘,以評(píng)估不適合該公司的價(jià)值觀的“風(fēng)險(xiǎn)”。我的評(píng)估表明,我不認(rèn)為團(tuán)隊(duì)成功優(yōu)先于個(gè)人成功。為了進(jìn)步一確認(rèn)這一點(diǎn),軟件建議公司在面試中向我提問(wèn),過(guò)去在團(tuán)隊(duì)導(dǎo)向的環(huán)境中是怎么處理工作的。

獲得正確的員工

Koru 公司則更進(jìn)一步,它不僅可以評(píng)估一個(gè)人是否適合某個(gè)工作,還可以評(píng)估他是否擅長(zhǎng)這個(gè)崗位要求的技能。該公司最開(kāi)是為大學(xué)畢業(yè)生提供培訓(xùn)計(jì)劃,教導(dǎo)大學(xué)畢業(yè)生發(fā)展 7 種名字模糊的能力,如勇氣(Grit)、優(yōu)雅(Polish)和影響力(Impact)。之后 Koru 擴(kuò)張到了求職者測(cè)試領(lǐng)域,可以通過(guò)收集和檢測(cè)一堆數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估這些能力。雇主可以基于 Koru 的個(gè)人特質(zhì)得分對(duì)求職者進(jìn)行評(píng)估,可以代替豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。

人工智能為這樣的測(cè)試提供了支持,Kristen Hamilton 說(shuō),因?yàn)槠溽槍?duì)不同類型工作中最成功的人的特質(zhì),進(jìn)行逆向工程,以此為基礎(chǔ)。使用 Koru 的服務(wù)公司包括 REI、Zillow、Yelp、Airbnb、Facebook、LinkedIn、Reebok 和 McKinsey & Company。

“他們告訴我們誰(shuí)在不同水平上表現(xiàn)良好,然后我們說(shuō),好,讓我們?cè)谶@個(gè)數(shù)據(jù)集中尋找模式。”Hamilton 說(shuō)。她與 Josh Jarrett 聯(lián)合創(chuàng)立了 Koru,Jarrett 是比爾和梅林達(dá)·蓋茨基金會(huì)的下一代學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)計(jì)劃的負(fù)責(zé)人。

逆向工程也是 HireVue 哲學(xué)的主要部分。“在我們整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,我們有幾千萬(wàn)個(gè)面試問(wèn)題的回答……每個(gè)回答都有豐富的信息,可供我們參考了解。”Newman 說(shuō),“所以,當(dāng)你分析這些碎片并跟蹤結(jié)果,你就從中開(kāi)始建立這些真正的高度預(yù)測(cè)的驗(yàn)證模型。”Bakke 說(shuō) Interviewed 也正向著同樣的方向發(fā)展。

人工智能為你做主:AI能否改變求職不公與偏見(jiàn)?

Koru 的評(píng)估包含一些直覺(jué)的選擇。你更同意以下哪個(gè)稱述?

選項(xiàng)一:我可以通過(guò)人們的語(yǔ)調(diào)知道他們的感受;

選項(xiàng)二:我傾向于講究細(xì)節(jié)。

和 RoundPegg 的五分鐘測(cè)試不同,在 Koru 的測(cè)試中我用了 30 分鐘回答了 82 個(gè)問(wèn)題,并錄制了一段 2 分鐘的視頻。其中一些問(wèn)題有點(diǎn)讓人頭疼。你更同意以下哪個(gè)稱述?“我喜歡看到我的努力取得的切實(shí)成果”還是“如果我不明白,我不害怕提問(wèn)”。我也需要處理場(chǎng)景的問(wèn)題,例如如果我們沒(méi)有足夠的時(shí)間完成一個(gè)大項(xiàng)目,我如何應(yīng)對(duì)我的團(tuán)隊(duì)和老板,然后從四個(gè)選項(xiàng)中選擇一個(gè)。

在總分 10 分的評(píng)估中,我得分最高的三項(xiàng)影響力技能中,有得分“非常高”的“優(yōu)雅”(有效溝通)和“好奇心”(兩者均為 8.3 分),“勇氣”上得分為“高”(6.7 分),其如此描述:“當(dāng)事情變得艱難時(shí),繼續(xù)堅(jiān)持的能力。當(dāng)方向不明確時(shí),應(yīng)聘者可以解決模糊的情況。”

“作為一位組織心理學(xué)家,我的問(wèn)題是,你說(shuō)你能測(cè)量各種花哨的流行詞,隨便你愛(ài)怎么說(shuō)好了。”IBM Kenexa Smarter Workforce 部門(mén)員工聲音和評(píng)估主管 Jay Dorio 說(shuō),勇氣是一個(gè)很棒的特質(zhì),但他將其稱之為“多余的時(shí)髦東西”,可能帶來(lái)不良的影響——看起來(lái)中立的招聘標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)做法律術(shù)語(yǔ)卻可能是歧視性的。

人力資源服務(wù)商 Kenexa 在使用人工智能上也很謹(jǐn)慎——作為 IBM 公司的一個(gè)部門(mén)來(lái)說(shuō)算是很謹(jǐn)慎,要知道,該公司正在推廣其部署人工智能平臺(tái) Watson Analytics(沃森分析) 的新方式。Dorio 說(shuō),Kenexa 在一些產(chǎn)品上使用了沃森,比如分析員工調(diào)查的結(jié)果,但不使用人工智能對(duì)員工進(jìn)行評(píng)估。

Koru 的 Hamilton 具體提到了負(fù)面影響。他解釋說(shuō):“我們已經(jīng)進(jìn)行了多個(gè)研究小組的研究,確認(rèn)我們的評(píng)估不會(huì)對(duì)申請(qǐng)者帶來(lái)負(fù)面影響。”事實(shí)上,一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法很有可能是更客觀的。她說(shuō):“有一些招聘過(guò)程其實(shí)一點(diǎn)也不復(fù)雜,比如說(shuō)我們喜歡足球運(yùn)動(dòng)員,因?yàn)樗麄儚牟环艞?,那么,我們就招募足球運(yùn)動(dòng)員吧。”

這并不是笑話。Pete Kazanjy 說(shuō),運(yùn)動(dòng)員經(jīng)歷已經(jīng)被當(dāng)做作為評(píng)估求職者的標(biāo)準(zhǔn),這已經(jīng)有一段時(shí)間了。具備這種經(jīng)歷的人被認(rèn)為是有高競(jìng)爭(zhēng)力的、愿意接受教導(dǎo)、有能力依靠自己思考。“他們也許是對(duì)的,但是要說(shuō)一個(gè)上過(guò)物理課的運(yùn)動(dòng)員或一個(gè)足球運(yùn)動(dòng)員,會(huì)不會(huì)成為更好的員工或更好的執(zhí)行者,他們完全是在猜測(cè)。”Hamilton 說(shuō),“我們使用科學(xué)的方法檢查任何我們希望考慮的輸入……并確定它們的預(yù)測(cè)能力。”

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